两组数据相关性是T检验还是线性

如果对照组和实验组的数据基于相同对象,比如67和165是一个人在餐前和餐后的血糖值,则使用配对样本检验.否则,使用独立样本检验.

图形中椭圆表示相关系数.方框表示相关性检验的P值.相关系数越接近于1表示相关性越强、你示范的数据肯定是两组一模一样的数据,所以截图中出现想过系数为1.而检验概率P值为0,这说明完全相关.

散点图就行的,再加上数据分析.我经常做数据的再问：那个什么设置标记，标注个案，x轴，y轴的文本框要怎么填，是什么意思？再答：拖拽过去就行再问：我要分析的两个数据组应该拖到哪个框？

你提供的是不完整的回归分析结果.模型汇总中的R方说明你的回归公式的拟合度很好,也就是说用这个公式模型来进行预测的能力很强.R方在0-1之间,越大说明拟合度越好.R说明两个变量之间为很密切的正相关关系,

你问的是2个问题吧,如果做一元线性回归,就不用检验相关性.下面只是简单说下操作,1、一元线性回归在spss里录入相应数据,自变量x,因变量Y,然后点击：analyze--regression--lin

如果你用SPSS计算的相关系数,默认都是带显著性检验结果啊.没明白你问的是啥意思?再问：我是做两种测定方法，得出数据后检测这两种检测方法得出的数据有没有相关性，能不能互相替代。我也是有些不知如何下手能

营业收入x；成交额y对xy先ADF检验平稳性,结果不成立,取log一阶差分,接受.然后OLS,对残差检验平稳,若平稳,二者存在协整关系DependentVariable:XMethod:LeastSq

最简单直观的方法就是做相关系数矩阵了,另外就是Pearson相关系数或者Spearman相关系数用SPSS软件或者SAS软件都可以分析.用SPSS更简单.如果你用SPSS软件,分析的步骤如下：1.点击

t检验是用来说明两组数据是否差异显著的.如果要看相关程度,应用“双变量相关分析”,具体如下：1、Analyze->Correlate->Bivariate；2、选择两变量进入变量框（Variable）

相关性是检验两组变量之间是否存在相关关系及其关联的程度大小及方向.也可以做一下回归分析,应该和你说的情况比较符合.

可以的.

首先你要明确你要判断两组数据相关还是相等,相等的话检验均值看是否显著性差异.如果要判断相关的话,可以求相关系数.你已经求出来了是0.4左右,一般来说,0.4的相关系数说明两个量是适度的线性相关.你应该

你所描述的问题是要用线性回归.就是analysis--regression---liner.那也就是y=ax+b.这样的.你就知道贡献率啦,看a就行了.

直接用spss中的相关分析就好了如果相关性显著,就是你说的相关性比较大的,会有星号标注的

用EXcel相关性函数CORREL,分别求出1与2,1和3的相关系数,比较大小,越接近数字“1”,相关性越好.

如果对数据的格式描述更清楚一点就好了。1-假定两组数据是独立的，请先将两组原始数据合并前为一列，假定这个变量为A，然后再插入一个变量(假定变量命名为B)，指示每个案例的所属组别,例如1,2。2-然后在

可以用spss里的相关分析做一下,看相关系数是多少,我觉得应该相关性比较高,t检验的话用独立样本t检验,分析方法这种问题一般比较多,用哪种其实都可以,关键看哪个是你想要的结果吧.再问：我用相关性算出这

两者肯定不是线性关系.影响股票的指数太多了.从数学角度看,r趋近于无穷小,所以等于0.r=0,则两者无线性关系.

选用非参数检验的情况有：①总体分布不易确定（也就是不知道是不是正态分布）②分布呈非正态而无适当的数据转换方法③等级资料④一段或两段无确定数据等（比如一段的数据是>50,是一个开区间）.一般可以选择参数

可以.因为配对T检验的必要条件是：每一个样本都是严格配对的.具有相关性不是配对T检验的必要条件,但是在配对样本的实验中,相关系数比较高往往是正常现象和多见现象,只要样本是配对的,而且数据符合正态分布和